㈠ python性能提升神器！lru_cache的介绍和讲解
我们经常谈论的缓存一词，更多的类似于将硬盘中的数据存放到内存中以至于提高读取速度，比如常说的redis，就经常用来做数据的缓存。 Python的缓存（lru_cache）是一种装饰在被执行的函数上，将其执行的结果缓存起来，当下次请求的时候，如果请求该函数的传参未变则直接返回缓存起来的结果而不再执行函数的一种缓存装饰器。
那它和redis的区别在哪？有什么优势？怎么使用？ 下面为你讲解
1.现在我们先不使用缓存来写一个求两数之和的函数，并调用执行它两次：
执行结果
可以看到 test 被执行了两次，现在我们加上缓存再进行执行：
执行结果
可以看到 test 函数只被执行了一次，第二次的调用直接输出了结果，使用了缓存起来的值。
2.当我们使用递归求斐波拉契数列 （斐波那契数列指的是这样一个数列：0,1,1,2,3,5,8，它从第3项开始，每一项都等于前两项之和） 的时候，缓存对性能的提升就尤其明显了：
不使用缓存求第40项的斐波拉契数列
执行时间
使用缓存求第40项的斐波拉契数列：
执行时间
两个差距是非常明显的，因为不使用缓存时，相当于要重复执行了很多的函数，而使用了 lru_cache 则把之前执行的函数结果已经缓存了起来，就不需要再次执行了。
查看lru_cache源码会发现它可以传递两个参数： maxsize 、 typed ：
代表被lru_cache装饰的方法最大可缓存的结果数量 （被装饰方法传参不同一样，则结果不一样；如果传参一样则为同一个结果） ， 如果不指定传参则默认值为128，表示最多缓存128个返回结果，当达到了128个时，有新的结果要保存时，则会删除最旧的那个结果。如果maxsize传入为None则表示可以缓存无限个结果；
默认为false，代表不区分数据类型，如果设置为True，则会区分传参类型进行缓存，官方是这样描述的:
但在python3.9.8版本下进行测试，typed为false时，按照官方的测试方法测试得到的还是会被当成不同的结果处理，这个时候typed为false还是为true都会区别缓存，这与官方文档的描述存在差异：
执行结果
但如果是多参数的情况下，则会被当成一个结果：
执行结果
这个时候设置typed为true时，则会区别缓存：
执行结果
当传参个数大于1时，才符合官方的说法，不清楚是不是官方举例有误
当传递的参数是dict、list等的可变参数时，lru_cache是不支持的，会报错：
报错结果
缓存 缓存位置 是否支持可变参数 是否支持分布式 是否支持过期时间设置 支持的数据结构 需单独安装 redis 缓存在redis管理的内存中 是 是 是 支持5种数据结构 是 lru_cache 缓存在应用进程的内存中，应用被关闭则被清空 否 否 否 字典（参数为：key，结果为：value） 否
经过上面的分析，lru_cache 功能相对于redis来说要简单许多，但使用起来更加方便，适用于小型的单体应用。如果涉及的缓存的数据种类比较多并且想更好的管理缓存、或者需要缓存数据有过期时间（类似登录验证的token）等，使用redis是优于lru_cache的。
㈡ python读写文件
读文件
1）使用open()方法打开文件，返回一个文件对象
原型：open(file, mode='r', buffering=None, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True)
举例：f = open('test.txt', 'r')
test.txt表示文件路径(包含文件名，这个file参数可以是绝对或者相对路径)
r表示是读文本文件，rb是读二进制文本文件。（这个mode参数默认值就是r）
2）使用close()方法关闭文件
f.close()
打开后的文件必须关闭，因为文件对象会占用系统资源，系统打开文件数量也就有限了
3）打开文件时的异常处理
f=open('test.txt', 'r')
f.read()
f.close()
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'test.txt'
文件读写时都有可能产生异常IOError(比如文件不存在)，这样其后面的f.read()，f.close()就不会调用。为保证无论是否异常都可以关闭文件，一般使用try ... finally来处理：
try:
f = open('test.txt', 'r')
f.read()
finally:
if f:
f.close()
但这种写法过于繁琐，所以Python引入了with语句来自动调用close()方法：
with open('test.txt', 'r') as f:
f.read()
4）读文件 - read()、readline() 和 readlines()
read() 一次读取整个文件，它通常用于将文件内容放到一个字符串变量中。如果文件过大，内存不够，可以通过反复调用read(size)方法，每次最多读取size个字节的内容。
readline() 一次读取文件中一行内容，可反复调用
readlines() 一次读取所有内容并按行返回列表，该列表可以由for ... in ... 结构再进一步处理。
特别注意：
这三种方法是把每行末尾的'\n'也读进来了，如有需要就得我们手动去掉'\n'
with open('test.txt', 'r') as f:
list = f.readlines()
for i in range(0, len(list)):
list[i] = list[i].rstrip('\n')
写文件
1）写文件和读文件是一样的，唯一区别是open文件时，传入标识符不同，即'w'或者'wb'表示写文本文件或写二进制文件
f = open('test.txt', 'w')
f = open('test.txt', 'wb')
f = open('test.txt', 'a')
f.close()
特别注意：
1. 如果没有这个文件，会自动创建一个新文件；如果有，就会先把原文件的内容清空再写入；若不想清空原来的内容而是直接在后面追加新的内容，就用'a'这个模式
2. 写文件，操作系统往往不会立刻把数据写入磁盘，而是放到内存缓存起来，空闲的时候再慢慢写入。只有调用close()方法时，操作系统才保证把没有写入的数据全部写入磁盘。忘记调用close()的后果是数据可能只写了一部分到磁盘，剩下的丢失了。
2）写文件 - write()、writelines()
write()方法和read()、readline()方法对应，是将字符串写入到文件中。
writelines()方法和readlines()方法对应，也是针对 列表 的操作。它接收一个 字符串行表 作为参数，将他们写入到文件中。
特别注意：
换行符不会自动的加入，需要显式的加入换行符。
f = open('test.txt', 'w')
f.writelines(["111\n", "222\n", "333\n"])
补充说明：
1）对于非默认编码(utf-8)的文件，需要open时添加encording参数，选择对应的编码方式
2）r+, w+, a+，可读可写
3）seek()方法，移动文件指针
seek(offset[, whence]) ，offset是相对于某个位置的偏移量。位置由whence决定，默认whence=0，从开头起；whence=1，从当前位置算起；whence=2相对于文件末尾移动，通常offset取负值。
㈢ python从数据库读取数据后会缓存数据吗
python并不具有数据存储的功能，所以的查询结果都会在内存中保留，程序执行完毕数据就消失，不会有缓存的问题。